Por que usar la Simulación ?

 - La simulación permite estudiar y experimentar con las complejas iteraciones que ocurren al interior de un sistema dado, ya sea una empresa, industria, economía o un subsistema de cualquiera de ellas.

-  La observación detallada del sistema que se está simulando, conduce a un mejor entendimiento del mismo y proporciona sugerencias para mejorarlo, que de otro modo no podrían obtenerse.

-  La simulación puede ser usada como recurso pedagógico, para enseñar los conocimientos básicos en el análisis teórico, el análisis estadístico y en la toma de decisiones.

 -Un estudio de simulación sugiere, frecuentemente, cambios en el sistema. Los efectos de estos cambios pueden probarse antes de ser implementados en el sistema real.

-  La simulación puede usarse para experimentar con situaciones nuevas acerca de las cuales tenemos muy poca o ninguna información.
-  Cuando se presentan nuevos componentes de un sistema, la simulación nos permite detectar los cambios que ocurren en el comportamiento del sistema.

¿CUÁNDO DEBEMOS UTILIZAR LA SIMULACIÓN?

En general la simulación surge en dos tipos diferentes de problemas:

1.      Aquellos problemas que involucren alguna clase de proceso estocástico: la demanda por un artículo, el tiempo de espera antes de empezar una producción, etc.

2.      Ciertos problemas matemáticos completamente determinísticos que no pueden resolverse fácilmente por métodos analíticos. Ejemplo: ecuaciones diferenciales complejas.

Cuando se está estudiando un sistema por medio de la investigación operativa, es necesario usar la simulación en aquellas etapas que están ocasionando dificultades, tales como:

-Existen situaciones en las cuales es imposible o extremadamente costoso observar ciertos procesos en la vida real: vuelos espaciales, el ingreso nacional bruto de un país para los próximos dos años, reporte de ventas de una compañía para los próximos cinco años.

- Ciertos sistemas observados son tan complejos que es imposible describirlos en términos de un conjunto de ecuaciones matemáticas. Ejemplo: la economía de un país.

- Aunque pueda desarrollarse un modelo matemático para describir un sistema, puede no ser posible obtener una solución al modelo por medio de técnicas analíticas. Ejemplo: sistemas complejos de fenómenos de espera, problema de asignación de tareas en un taller.

-Puede ser imposible o sumamente costoso realizar experimentos de validación sobre le modelo matemático que describe el sistema.

VENTAJAS               

La simulación mediante computadoras se ha convertido en un procedimiento usual en la prospectiva del sistema por alguna de estas razones:

- Ensayar sistemas reales sobre la realidad puede ser muy costoso.

-Ensayar sobre la realidad puede conducir  a la destrucción.

-Es una herramienta eficiente de predicción.

-Comprime el tiempo.

-Es muy flexible a cambios.

- Ayuda en la experimentación.

DESVENTAJAS

-Algunas veces es la única opción.

-Requiere más recursos que otras técnicas.

-Requiere el conocimiento de un lenguaje.

-El tiempo de desarrollo del modelo es muy alto.

-No da soluciones óptimas.

-Da un falso sentido de seguridad.

PASOS INVOLUCRADOS EN LOS ESTUDIOS DE SIMULACIÓN.

        La aplicación de la simulación a muchos tipos de sistemas junto con los distintos tipos de estudios producen muchas variaciones en la forma como se desarrolla un estudio de simulación. Sin embargo, se pueden identificar determinados pasos básicos en el proceso. Los principales que deben considerarse son:

1.      Definición del problema.

2.      Plan de estudio.

3.      Formulación de un modelo matemático.

4.      Construcción de un programa de computador para el modelo.
5.      Validación del modelo
6.      Diseño de experimentos.
7.   Ejecución de la corrida de simulación y análisis de resultados

Los dos primeros pasos son definir el problema y planear el estudio. Aunque estos pasos pueden parecer obvios, no dejan de ser importantes. No debe desarrollarse ningún estudio, simulación o cosa parecida sino hasta que se enuncien claramente el problema y los objetivos del estudio. Luego se pueden hacer las estimaciones del trabajo por realizar y del tiempo requerido. La utilidad del plan tampoco concluye cuando se inicia el estudio; el plan  puede controlar el desarrollo del trabajo e impedir que el estudio se desbalancee concentrándose en un aspecto del problema a costa de otro. Un fracaso común en los estudios de simulación es que se concentra tanto en ésta, que de la simulación se extraen mas datos de los necesarios o de los que pueden validarse con los datos disponibles.

 El tercer  paso   consiste en construir un modelo, tarea que se puede considerar como que cae dentro de dos subtareas. Es necesario establecer la estructura del modelo decidiendo los aspectos del comportamiento  del sistema que son significativos para el problema de que se trata, y es necesario reunir los datos para proporcionar parámetros correctos para el modelo.

Dado un modelo matemático, la construcción de un programa de computador para el modelo, el cuarto paso, es una tarea relativamente bien definida. No es de necesidad una tarea fácil  y puede ser sumamente dilatada, pero el modelo establece las especificaciones de lo que debe programarse. En la práctica, con frecuencia la cuestión de la dificultad de programar un modelo influye la forma como se construye. Es probable que las tareas de producir un modelo y programa de computador se realicen en paralelo más que en serie.

El quinto paso, la validación del modelo, es un área que requiere buena cantidad de juicio. En gran medida, el problema es el complemento de la formulación del modelo. Las inferencias que se hacen al determinar el modelo se comprueban observando si éste se comporta como se esperó. Desde   luego, pueden ocurrir errores al programar el modelo. Idealmente, los errores del modelo y los de programación se separan validando el modelo matemático antes de iniciar la programación. Sin embargo, no es fácil hacerlo debido a que antes que todo, la razón de simular generalmente es que el modelo matemático no es manejable. Puede ser factible resolver casos especiales.

El sexto paso es el diseño de un conjunto de experimentos que satisfagan los objetivos del estudio. Un factor que debe considerarse es el costo de correr el modelo del computador, ya que ello puede limitar el número de corridas que puedan hacerse. Y aunque no existe esta limitación, se debe de ponderar cuidadosamente el número de corridas que se necesitan.

El último paso en el estudio de un sistema es ejecutar las corridas de simulación e interpretar los resultados. En un estudio bien planeado se habrá planteado un conjunto bien definido de preguntas y el análisis tratará de responderlas.